本篇文章谈的是cpp文件如何调用CUDA的.cu文件实现显卡加速的相关编程。当然,这是在默认已经配置好CUDA的情况下进行的,如果对于如何配置CUDA还有疑问可以看之前写的这一篇文章。另外,现在CUDA已经放出了支持VS2013的6.5版本,所以还是建议用最新的,毕竟VS2013好用太多,配置起来也没什么区别。关于那篇配置文章,并没有解决CUDA相关函数偶有错误提示的问题,虽然对于编译没有影响,但是对于有强迫症的人来说还是比较纠结的,本人研究过后会更新,望周知。

 

    关于如何通过cpp文件调用CUDA的.cu文件实现显卡加速相关编程的问题,有两种方法。本篇先谈的是根据VS2013模板创建CUDA工程(安装6.5版本CUDA后可看到)然后再加入cpp文件的这一种方法。至于另外的在MFC或者win32工程等添加.cu文件再进行调用这种其实本质上是差不多的,会比较麻烦,本人后面有时间再更新。

    在主题开始之前,先说下如何调用CUDA进行显卡加速,其实大的方向是十分简单的。流程大致如下:

    初始化显卡内存->将主机待处理的内存数据拷贝到显卡内存中->利用显卡处理相关的数据->将处理完成的显卡内存数据拷回主机内存

 

    OK,下面进入主题

    首先创建CUDA工程,工程创建完成之后会有一个.cu文件,将文件的内容替换成如下内容

 

1 #include "cuda_runtime.h"
 2 #include "device_launch_parameters.h"
 3 #include "main.h"
 4 
 5  inline void checkCudaErrors(cudaError err)//错误处理函数
 6  {
 7        if (cudaSuccess != err)
 8         {
 9             fprintf(stderr, "CUDA Runtime API error: %s.\n", cudaGetErrorString(err));
10             return;
11         }
12  }
13 
14 __global__ void add(int *a,int *b,int *c)//处理核函数
15 {
16     int tid = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;
17     for (size_t k = 0; k < 50000; k++)
18     {
19         c[tid] = a[tid] + b[tid];
20     }
21 }
22 
23 extern "C" int runtest(int *host_a, int *host_b, int *host_c)
24 {
25     int *dev_a, *dev_b, *dev_c;
26     
27     checkCudaErrors(cudaMalloc((void**)&dev_a, sizeof(int)* datasize));//分配显卡内存
28     checkCudaErrors(cudaMalloc((void**)&dev_b, sizeof(int)* datasize));
29     checkCudaErrors(cudaMalloc((void**)&dev_c, sizeof(int)* datasize));
30     
31     checkCudaErrors(cudaMemcpy(dev_a, host_a, sizeof(int)* datasize, cudaMemcpyHostToDevice));//将主机待处理数据内存块复制到显卡内存中
32     checkCudaErrors(cudaMemcpy(dev_b, host_b, sizeof(int)* datasize, cudaMemcpyHostToDevice));
33 
34     add << <datasize / 100, 100 >> >(dev_a, dev_b, dev_c);//调用显卡处理数据
35     checkCudaErrors(cudaMemcpy(host_c, dev_c, sizeof(int)* datasize, cudaMemcpyDeviceToHost));//将显卡处理完数据拷回来
36 
37     cudaFree(dev_a);//清理显卡内存
38     cudaFree(dev_b);
39     cudaFree(dev_c);
40     return 0;
41 }

然后在工程中添加main.h文件,添加如下内容

1 #include<time.h>//时间相关头文件,可用其中函数计算图像处理速度  
2 #include <iostream>
3 #define datasize 50000

下面添加main的实现文件cpp,在cpp中实现对于CUDA的.cu文件的调用。内容如下

#include "main.h"
extern "C" int runtest(int *host_a, int *host_b, int *host_c);//显卡处理函数

int main()
{
    int a[datasize], b[datasize], c[datasize];
    for (size_t i = 0; i < datasize; i++)
    {
        a[i] = i;
        b[i] = i*i;
    }

    long now1 = clock();//存储图像处理开始时间  
    runtest(a,b,c);//调用显卡加速
    printf("GPU运行时间为:%dms\n", int(((double)(clock() - now1)) / CLOCKS_PER_SEC * 1000));//输出GPU处理时间

    long now2 = clock();//存储图像处理开始时间  
    for (size_t i = 0; i < datasize; i++)
    {
        for (size_t k = 0; k < 50000; k++)
        {
            c[i] = (a[i] + b[i]);
        }
    }
    printf("CPU运行时间为:%dms\n", int(((double)(clock() - now2)) / CLOCKS_PER_SEC * 1000));//输出GPU处理时间


    /*for (size_t i = 0; i < 100; i++)//查看计算结果
    {
        printf("%d+%d=%d\n", a[i], b[i], c[i]);
    }*/

    getchar();
    return 0;
}

需要注意的是,在用来被调用的CUDA函数中要加上extern "C" 的声明,并在cpp文件中进行声明(extern "C" int runtest(int *host_a, int *host_b, int *host_c);)后再调用。

    到此本篇的第一大部分就做完了,编译运行可以看到GPU在处理复杂并行计算的时候的确比CPU快的多。关于前面提到的另外一种方法下次再谈吧,假期要结束了,额。。。

    好吧,距上面文章完成已经半年之久,来填坑了,另一种方法的博客地址在这里。

【本博主】注:我试验过了,我的情况可用:visual studio2010  +  cuda 6.0